SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2022 / Cilt: 37 - Sayı: 1

Kayısı meyvesinin dondurarak kurutulmasının sayısal olarak incelenmesi için matematiksel bir model

Ebubekir Sıddık AYDIN
Pages
347–360
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ayrıca dondurarak kurutma işleminin ürün rengi ve toplam fenolik içerik (TFİ) üzerindeki etkisi incelenmiş ve kayısı meyvesinin TFİ değerinin 27,97 ± 1,57'den 525,80 ± 15,48 mg GAE / 100 g dm'ye yükseldiği görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışma, kayısı meyvesinin dondurarak kurutulması sırasında meydana gelen kütle ve sıcaklık değişimlerini ortaya çıkarmak için küresel koordinatlarda oluşturulmuş matematiksel bir model önermektedir.
📊
Key Findings & Data:Modelde belirlenen taşınım parametreleri ile ürün yarıçapı, kurutma sıcaklığı ve ürün şeklinin birincil kurutma aşamasının süresine etkisi araştırılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca dondurarak kurutma işleminin ürün rengi ve toplam fenolik içerik (TFİ) üzerindeki etkisi incelenmiş ve kayısı meyvesinin TFİ değerinin 27,97 ± 1,57'den 525,80 ± 15,48 mg GAE / 100 g dm'ye yükseldiği görülmüştür.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Dondurarak kurutma · Matematiksel model · Kayısı meyvesi

Özet

Bu çalışma, kayısı meyvesinin dondurarak kurutulması sırasında meydana gelen kütle ve sıcaklık değişimlerini ortaya çıkarmak için küresel koordinatlarda oluşturulmuş matematiksel bir model önermektedir. Model denklemlerinin çözümünü bulmak için ortogonal kollokasyon yöntemi olarak bilinen bir tür polinom yaklaşımı uygulanmıştır. Kayısı meyvesinin dondurarak kurutulmasını tanımlayan fiziksel özellikler ve bazı taşınım parametreleri, temeli doğrusal olmayan en küçük kareler yöntemine dayanan Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak tahmin edilmiştir. Modelde belirlenen taşınım parametreleri ile ürün yarıçapı, kurutma sıcaklığı ve ürün şeklinin birincil kurutma aşamasının süresine etkisi araştırılmıştır. Ayrıca dondurarak kurutma işleminin ürün rengi ve toplam fenolik içerik (TFİ) üzerindeki etkisi incelenmiş ve kayısı meyvesinin TFİ değerinin 27,97 ± 1,57'den 525,80 ± 15,48 mg GAE / 100 g dm'ye yükseldiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

AYDIN, E. S. (2022). Kayısı meyvesinin dondurarak kurutulmasının sayısal olarak incelenmesi için matematiksel bir model. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 37 - Sayı: 1, 347–360. https://ajindex.com/articles/523429

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Ö.A. Gümüşay, A.A. Borazan, N. Ercal, O. Demirkol, Drying effects on the antioxidant properties of tomatoes and ginger, Food Chemistry, 173, 156–162, 2015
  2. C.H. Chang, H.Y. Lin, C.Y. Chang, Y.C. Liu, Comparisons on the antioxidant properties of fresh, freeze-dried and hot-air-dried tomatoes, Journal of Food Engineering, 77, 478–485, 2006
  3. H. Essalhi, M. Benchrifa, R. Tadili, M.N. Bargach, Experimental and theoretical analysis of drying grapes under an indirect solar dryer and in open sun, Innovative Food Science and Emerging Technologies, 49, 58–64, 2018
  4. D. Fissore, M. Harguindeguy, D.V. Ramirez, T.N. Thompson, Development of freeze-drying cycles for pharmaceutical products using a micro freeze-dryer, Journal of Pharmaceutical Sciences, 109, 797–806, 2020
  5. H. Sadikoglu, A.I. Liapis, Mathematical Modelling of the Primary and Secondary Drying Stages of Bulk Solution Freeze-Drying in Trays: Parameter Estimation and Model Discrimination by Comparison of Theoretical Results With Experimental Data, Drying Technology, 15, 791–810, 1997
  6. S.M. Patel, T. Doen, M.J. Pikal, Determination of end point of primary drying in freeze-drying process control, AAPS PharmSciTech, 11, 73–84, 2010
  7. W.M. El-Maghlany, A.E.-R. Bedir, M. Elhelw, A. Attia, Freeze-drying modeling via multi-phase porous media transport model, International Journal of Thermal Sciences, 135, 509–522, 2019
  8. S. Bobba, M. Harguindeguy, D. Colucci, D. Fissore, Diffuse interface model of the freeze-drying process of individually frozen products, Drying Technology, 38, 758–774, 2020
  9. A. Tarafdar, N.C. Shahi, A. Singh, Freeze-drying behaviour prediction of button mushrooms using artificial neural network and comparison with semi-empirical models, Neural Computing and Applications, 31, 7257–7268, 2019
  10. P.J. Gloor, O.K. Crosser, A.I. Liapis, Dusty-Gas parameters of activated carbon absorbent particles, Chemical Engineering Communications, 59, 95–105, 1987
  11. M.J. Millman, A.I. Liapis, J.M. Marchello, An analysis of the lyophilization process using a sorption‐sublimation model and various operational policies, AIChE Journal, 31, 1594–1604, 1985
  12. C. Hammami, F. René, Determination of Freeze-drying Process Variables for Strawberries, Journal of Food Engineering, 32, 133–154, 1997
  13. K. Nakagawa, T. Ochiai, A mathematical model of multi-dimensional freeze-drying for food products, Journal of Food Engineering, 161, 55–67, 2015
  14. W.J. Ferguson, R.W. Lewis, L. Tömösy, A finite e